Python写一个爬虫代码,爬取网易音乐

时间: 2023-11-21 15:52:12 浏览: 71
好的,以下是一个简单的爬虫代码,可以爬取网易云音乐的歌曲信息(包括歌曲名、歌手、专辑名、歌曲链接等): ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 构造URL url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678' # 发送请求,获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析响应内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'}).find_all('a') # 循环遍历歌曲列表,输出歌曲信息 for song in song_list: song_name = song.text song_url = 'https://music.163.com' + song['href'] song_id = song['href'].split('=')[-1] singer_url = 'https://music.163.com/artist?id=' + song_id album_url = 'https://music.163.com/album?id=' + song_id # 发送歌手页面请求,获取歌手姓名 singer_response = requests.get(singer_url, headers=headers) singer_soup = BeautifulSoup(singer_response.text, 'html.parser') singer_name = singer_soup.find('h2', {'id': 'artist-name'}).text.strip() # 发送专辑页面请求,获取专辑名称 album_response = requests.get(album_url, headers=headers) album_soup = BeautifulSoup(album_response.text, 'html.parser') album_name = album_soup.find('h2', {'class': 'f-ff2'}).text.strip() print('歌曲名:', song_name) print('歌手:', singer_name) print('专辑名:', album_name) print('歌曲链接:', song_url) print('\n') ``` 这段代码使用了 requests 库和 BeautifulSoup 库来发送请求和解析响应内容。具体实现过程如下: 1. 设置请求头信息,模拟浏览器发送请求,避免被网站识别为爬虫。 2. 构造 URL,这里以网易云音乐“飙升榜”的页面为例。 3. 发送请求,获取响应。 4. 解析响应内容,通过 BeautifulSoup 库找到歌曲列表的 ul 标签,再遍历其中的每一个 li 标签,获取歌曲名、歌曲链接等信息。 5. 对于每一个歌曲,需要再发送两个请求,分别获取该歌曲的歌手姓名和专辑名称。这里直接构造歌手和专辑的 URL,发送请求并解析响应内容即可。 6. 最后输出歌曲的相关信息。 需要注意的是,网站会对频繁的爬取行为进行限制,因此在实际应用中需要加上适当的延时和异常处理,避免被封禁。同时,也需要遵循网站的 robots.txt 文件,避免爬取不允许的内容。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a
recommend-type

matlab建立计算力学课程的笔记和文件.zip

matlab建立计算力学课程的笔记和文件.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望